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本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。來自：其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。來自：其他
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本課程介紹了常見網(wǎng)絡(luò)域案例問題，從問題背景，排查思路，排查方法，解決方案等方面全面闡述問題的處理過程及方法，為問題處理人提供整合思路，方便問題快速準(zhǔn)備處理。來自：其他課程主要介紹產(chǎn)品線、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品專項(xiàng)、公網(wǎng)IP池、網(wǎng)站高可用、全球網(wǎng)絡(luò)互連解決方案、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容。來自：其他
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本實(shí)驗(yàn)基于E CS 環(huán)境，指導(dǎo)學(xué)員完成容器實(shí)驗(yàn)操作。主要包含容器網(wǎng)絡(luò)管理。來自：其他![]()
本課程介紹了常見網(wǎng)絡(luò)域案例問題，從問題背景，排查思路，排查方法，解決方案等方面全面闡述問題的處理過程及方法，為問題處理人提供整合思路，方便問題快速準(zhǔn)備處理。來自：其他![]()
生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法，通過讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，迅速成為了最具前景的深度學(xué)習(xí)模型。來自：其他![]()
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。來自：其他![]()
本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。來自：其他![]()
本課程主要介紹華為云公有云和混合云主要網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。來自：其他![]()
本課程主要介紹Agent使能ADN自智網(wǎng)絡(luò)的概念及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，特別是在通信運(yùn)維領(lǐng)域的突破性應(yīng)用。通過豐富的案例分析來展示Agent如何在車聯(lián)網(wǎng)、IPRAN網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜場景中發(fā)揮關(guān)鍵作用，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。同時，課程還將深入探討Agent解決方案及關(guān)鍵技術(shù)，幫助學(xué)員全面了解并掌握這一前沿技術(shù)。來自：其他![]()
本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹局部最小值與鞍點(diǎn)、批次與動量、自動調(diào)整學(xué)習(xí)速率、損失函數(shù)也可能有影響、批次標(biāo)準(zhǔn)化簡介。來自：其他![]()
景區(qū)精準(zhǔn)識別介紹 景區(qū)精準(zhǔn)識別技術(shù)原理 華為云實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別 了解如何使用華為云實(shí)現(xiàn)景區(qū)識別全流程實(shí)驗(yàn) 了解景區(qū)地標(biāo)識別的難點(diǎn)和重要性 了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與景區(qū)識別的關(guān)系 了解華為云解決 圖像識別 問題的優(yōu)勢來自：其他![]()
本課程主要介紹華為云公有云和混合云主要網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。來自：其他![]()
本章主要講述應(yīng)用層遷移中主機(jī)網(wǎng)絡(luò)遷移的實(shí)施方案，對于 主機(jī)遷移 各種場景中涉及到的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)問題及解決方案進(jìn)行統(tǒng)一的闡述，例如保持IP地址變、灰度流量切換等。來自：其他![]()
本課程主要介紹Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)級仿真的背景、現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，闡述WiFiNet++平臺的特性及關(guān)鍵技術(shù)，并系統(tǒng)講解其部署與仿真流程。通過學(xué)習(xí)，可掌握核心仿真知識，了解WiFiNet++平臺，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與創(chuàng)新提供有力支撐來自：其他![]()
本課程由華為諾亞的盧老師，介紹網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦協(xié)同收斂性分析與設(shè)計(jì)。通信網(wǎng)絡(luò)在通信延時、帶寬&能量、資源配置等方面均面臨挑戰(zhàn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在算法精度&收斂速度、計(jì)算量&數(shù)據(jù)分布、訓(xùn)練調(diào)度等方面均面臨挑戰(zhàn)，本課程從理論上，給出了通信網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)之間的橋梁。來自：其他![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。來自：其他![]()
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本課程由華為諾亞的盧老師，介紹網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦協(xié)同收斂性分析與設(shè)計(jì)。通信網(wǎng)絡(luò)在通信延時、帶寬&能量、資源配置等方面均面臨挑戰(zhàn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在算法精度&收斂速度、計(jì)算量&數(shù)據(jù)分布、訓(xùn)練調(diào)度等方面均面臨挑戰(zhàn)，本課程從理論上，給出了通信網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)之間的橋梁。來自：其他![]()
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！來自：其他
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